Một phương pháp phân cụm mờ viễn cảnh mới trong phân đoạn ảnh vệ tinh vùng nước

Bài viết Một phương pháp phân cụm mờ viễn cảnh mới trong phân đoạn ảnh vệ tinh vùng nước cảm biến hoá học đề xuất một phương pháp phân cụm bán giám sát mờ viễn cảnh mới có tên gọi PFSFCM. Phương pháp đề xuất được so sánh thực nghiệm với phương pháp phân cụm mờ viễn cảnh (FCPFS) và phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn có trọng số tin cậy (CS3FCM) về hiệu suất phân cụm trên cả bộ dữ liệu UCI và dữ liệu ảnh vệ tinh vùng nước.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Một phương pháp phân cụm mờ viễn cảnh mới trong phân đoạn ảnh vệ tinh vùng nước TNU Journal of Science and Technology 227(16): 28 - 36A NEW PICTURE FUZZY CLUSTERING METHOD TO SEGMENTTHE SURFACE WATER FROM SATELLITE IMAGESPham Huy Thong 1,2,3, Phung The Huan4, Hoang Thi Canh 4*, Tran Thi Ngan51 Graduate School of Science and Technology, Vietnam Academy of Science and Technology2 Insitute of Information Technology, Vietnam Academy of Science and Technology3 VNU Information Technology Institute,4 TNU - University of Information and Communication Technology, 5 Thuyloi University ARTICLE INFO ABSTRACT Received: 09/8/2022 In recent years, the research directions on advanced fuzzy sets have been received a lot of attention from scientists, typically studies on Revised: 07/10/2022 Picture Fuzzy Set (PFS). Picture fuzzy set was proposed to solve the Published: 07/10/2022 problems of noisy data in order to improve the clustering performance. With four membership degrees, including the positive, the neutral, theKEYWORDS negative and the refusal, the optimal models using Picture fuzzy set have more choices and may yield more accurate results. In this paper,Clustering we propose a new Picture fuzzy clustering method named as PFSFCM.Fuzzy clustering The proposed method is implemented and experimentally compared against the related methods, including the standard Picture fuzzyPicture fuzzy set clustering (FCPFS), and the Confidence-weighted safe semi-supervisedSatellite image clustering (CS3FCM) in quality of clustering results with both of UCISurface water dataset and Seattle Surface Water Dataset. The experimental results show that the proposed method has better performance comparing to selected methods on the same datasets.MỘT PHƢƠNG PHÁP PHÂN CỤM MỜ VIỄN CẢNH MỚITRONG PHÂN ĐOẠN ẢNH VỆ TINH VÙNG NƢỚCPhạm Huy Thông1,2,3, Phùng Thế Huân4, Hoàng Thị Cành4*, Trần Thị Ngân51 Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam2 Viện Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam3 Viện Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Hà Nội4 Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - ĐH Thái Nguyên, 5Trường Đại học Thuỷ lợi THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Ngày nhận bài: 09/8/2022 Gần đây, các hướng nghiên cứu trên tập mờ nâng cao đang nhận được nhiều sự quan tâm từ nhiều nhà nghiên cứu, điển hình là các nghiên cứu Ngày hoàn thiện: 07/10/2022 về tập mờ viễn cảnh. Tập mờ viễn cảnh đã được đề xuất để giải quyết Ngày đăng: 07/10/2022 các vấn đề về dữ liệu nhiễu nhằm nâng cao hiệu suất phân cụm. Với việc có 4 thuộc tính: Độ khẳng định, độ phủ định, độ do dự và độ từTỪ KHÓA chối giúp cho mô hình tối ưu sử dụng tập mờ viễn cảnh có nhiều lựa chọn hơn, có thể đem lại kết quả chính xác hơn. Trong bài báo này,Phân cụm chúng tôi đề xuất một phương pháp phân cụm bán giám sát mờ viễnPhân cụm mờ cảnh mới có tên gọi PFSFCM. Phương pháp đề xuất được so sánh thựcTập mờ viễn cảnh nghiệm với phương pháp phân cụm mờ viễn cảnh (FCPFS) và phương pháp phân cụm bán giám sát mờ an toàn có trọng số tin cậy (CS3FCM)Ảnh vệ tinh về hiệu suất phân cụm trên cả bộ dữ liệu UCI và dữ liệu ảnh vệ tinhMặt nước vùng nước. Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng, phương pháp đề xuất của chúng tôi có hiệu suất tốt so với các phương pháp liên quan.DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6342* Corresponding author. Email: htcanh@ictu.edu.vnhttp://jst.tnu.edu.vn 28 Email: jst@tnu.edu.vn TNU Journal of Science and Technology 227(16): 28 - 361. Giới thiệu Phân cụm là kỹ thuật liên quan đến việc nhóm các điểm dữ liệu khác nhau vào các cụm khácnhau, trong đó các điểm dữ liệu trong cùng một cụm có độ tương tự cao hơn và các điểm dữ liệutrong hai cụm khác nhau có độ tương tự thấp hơn [1]. Phân cụm bao gồm phân cụm rõ và phâncụm mờ. Trong phân cụm rõ, một điểm dữ liệu thuộc về chính xác một cụm, còn trong phân cụmmờ, một điểm dữ liệu có thể thuộc nhiều hơn một cụm kèm theo thông tin về độ thuộc của điểmdữ liệu vào các cụm [2]. Trong phân cụm mờ, một số thông tin bổ trợ được đưa vào như các ràngbuộc, các nhãn, độ thuộc của một số phần tử, v.v. để định hướng quá trình phân cụm được gọi làphương pháp phân cụm bán giám sát mờ. Trong hệ thống xử lý ảnh, phân đoạn ảnh là quá trình rất quan trọng, nhằm phân tích hình ảnhthành những phần có cùng tính chất dựa theo biên hay các vùng liên thông. Phân đoạn ảnh phânvùng hình ảnh kỹ thuật số thành nhiều phân đoạn thường được sử dụng để xác định các đối tượngvà đường biên trong hình ảnh. Theo một cách khác, phân đoạn hình ảnh là quá trình gán nhãn chotất cả các điểm ảnh trong một hình ảnh sao cho các điểm ảnh có cùng nhãn thì cùng thuộc mộtphần hình ảnh nhất định. Hình 1 dưới đây sơ lược các phương pháp phân đoạn ảnh hiện nay. Hình 1. Các phương pháp phân đoạn ảnh Như trình bày trong Hình 1, nhìn chung các phương pháp này có thể ...